Запутаться в отношении data_format в tf.layer.cond2d - PullRequest
0 голосов
/ 26 октября 2018

Учитывая, что в документации по https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/conv2d упоминается, что параметром data_format является 'channel_last', я предполагаю, что он такой же, как: NHWC, но при запуске модели я сталкиваюсь с нехваткой ресурсов памятиошибка, которая показывает мне следующее:

ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[510,256,28,28] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc
 [[Node: block_2/conv_1/Conv2D = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format="NCHW", dilations=[1, 1, 1, 1], padding="SAME", strides=[1, 1, 1, 1], use_cudnn_on_gpu=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](block_2/relu_0, block_2/conv_1/kernel/read)]]

И в указанной выше ошибке я вижу, что используется data_format: "NCHW".Поэтому я хотел бы знать, что истинное data_format используется.

Я спрашиваю, поскольку знаю, что это может иметь некоторые дополнительные скоростные характеристики.

Обратите внимание, что я использую tenorflow.

Кроме того, я использую API tf.data.Dataset в tenorflow.Вот код для получения tfrecords:

dataset_train = tf.data.TFRecordDataset(file_name).map(_parse_function).batch(train_batch_size)

Любая помощь очень ценится !!

...